- Категория
- Новости
- Дата публикации
- Переключить язык
- Читати українською
Компании тестируют AI-агентов: точность прогнозирования спроса растет на 25%
AI-агенты уже сегодня могут не только автоматизировать работу компаний, но и напрямую влиять на их финансовые результаты. Благодаря анализу данных и прогнозированию они способны повышать эффективность маркетинга до 30% и на четверть более точно прогнозировать будущие заказы.
Об этом, как пишет Delo.ua, во время вебинара "Практический AI для B2B: стратегии, кейсы и результаты" рассказала эксперт по искусственному интеллекту Виктория Герух.
Что такое AI-агент и какие задачи он выполняет
По ее словам, электронный агент — это программа, которая работает автономно и может выполнять бизнес-задачи, анализировать конкурентов, собирать данные из внутренних и внешних источников и прогнозировать.
"Если агент имеет доступ только к внутренним данным компании — PDF, презентациям, истории транзакций — он может давать базовые результаты. Но настоящую эффективность показывает, когда подключены внешние источники: сайты конкурентов, социальные сети, аналитические отчеты, новые законы", — объясняет Герух.
Она также подробно рассказала о двух способах насыщения агентов данными:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — быстрый и финансово более простой способ, позволяющий "накормить" агента конкретными файлами и правилами бизнеса.
- Fine-tuning — более глубокая учеба, когда агент создает собственную модель поведения, адаптированную под специфику компании.
Как AI трансформирует маркетинг и прогнозирование спроса
По словам Виктории Герух, такие агенты способны предугадывать объемы заказов, выявлять аномалии в продажах и KPI, улучшить маркетинг и B2B-предложения. К примеру, AI-агент может выявить сегмент клиентов с уровнем покупок ниже потенциального и предложить корректировку стратегии.
Она подчеркнула, что данные для агентов должны храниться в закрытых системах компании, чтобы внутренняя информация не стала доступна посторонним. Это особенно важно для корпоративных решений и аналитики специфических бизнес-процессов.
Герух также показал примеры практического применения: прогнозирование продаж в разные сезоны, анализ контрактов, поддержка принятия решений в длинных циклах, контроль конверсий на сайтах и адаптация дизайна для разных типов пользователей.
"AI-агенты позволяют компаниям работать с данными так, как раньше могли только люди-эксперты. Они ускоряют процессы, уменьшают ошибки и позволяют сосредоточиться на стратегических задачах", — подытожила экспертка.
Вебинар также включал демонстрацию инструментов Microsoft Azure и других платформ для интеграции AI-решений в бизнес-процессы, что позволяет автоматизировать сбор данных и аналитику без привлечения больших команд специалистов.
Также напомним, как владение AI повысило зарплаты украинских специалистов почти на 40%.